Барометрические методы: В то время как механические методы прогнозирования, особенно анализ

Сио К. К. С 34 Управленческая экономика: Пер с англ

Барометрические методы: В то время как механические методы прогнозирования, особенно анализ

ГЛАВА
9

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ

Так как успешная деятельность фирмы основывается на эффективном планирова­нии, а эффективное планирование, в свою очередь, основывается на точном прогно­зировании деятельности фирмы и ее экономической политики, справедливо сказать, что неизменный успех в ведении бизнеса базируется на способности к точному прогнозированию. В настоящей главе приводится несколько методик прогнозирова­ния микро- и макрособытий, которые уменьшают степень неопределенности, прису­щую всем деловым прогнозам.

механическая экстраполяция;

барометрические методы;

сбор мнений и обзоры целей;

эконометрические методы.

Хотя эти методы и различны, их нельзя считать взаимно несовместимыми. Неко­торые методы больше подходят для краткосрочных прогнозов, например месячных или квартальных, другие — для долгосрочного прогнозирования (на год и более).

Не­которые из них лучше применять на макроуровне, в то время как другие лучше ис­пользовать на уровне фирмы.

Для многих организаций могут быть использованы два, три или даже четыре разных подхода с различными степенями расстановки акцентов и углубленности исследований.

Глава состоит из четырех параграфов и приложения.

  1. Механическая экстраполяция. В этом параграфе рассматриваются простейшие мо­дели и способы анализа временных рядов, включая скользящее среднее и линей­ную регрессию.
  2. Барометрические методы. В этом параграфе рассматриваются эффекты опере­жения, запаздывания, случайные показатели, композитные и диффузионные ин­дексы.
  1. Сбор мнений и обзоры целей. В этом параграфе рассматриваются способы обзоров экономических целей и прогнозирования объема продаж.
  2. Эконометрические модели. В этом параграфе рассмотрены как модели, состоящие из одного уравнения, так и системы уравнений, а также техника макроэкономичес­кого прогнозирования.

Механическая экстраполяция

Экстраполяция в той или иной форме широко используется управляющими фирм, экономистами, исследователями рынка и всеми, кто занимается прогнозиро­ванием. Как метод прогнозирования экстраполяция может включать различные процедуры — начиная от подбрасывания монеты и заканчивая проектированием трендов и другими более сложными математическими операциями. Типичным для экстраполяционных методов является то, что они изначально являются механичес­кими и тесно не связаны с экономической теорией. Тем не менее они широко используются профессиональными экономистами, занимающимися составлением прогнозов, вероятно, потому, что удобны и в разумных пределах удовлетворяют тре­бованиям менеджмента.
Простейшие модели

Простейшие модели обычно представляют как неразрывные модели, так как в них все будущие значения изучаемой переменной каким-либо образом являются функци­ей ее настоящего или недавнего состояния.

Так, обозначив через Y эксперименталь-ное значение исследуемой переменной и через У — ее прогнозируемое значение и используя индексы для различения периодов, рассмотрим в качестве примеров следу­ющие простейшие модели.

  1. Неизменяющаяся модель. Прогнозируемое значение переменной для следующего периода будет равняться ее значению в настоящий период:

Y,+] = Yr ' (1)

  1. Пропорционально-изменяющаяся модель. Изменение значения переменной от те­кущего до следующего периода, Дг, = YM — Yt, будет пропорционально изме­нению значения переменной от предыдущего периода до текущего Периода, ДУ, ~ Y, ~ Гм. Тогда

?,+1 = У, + *ДГ,. (2)

Оценить параметр к можно на основе ретроспективной информации с помощью более точных методов, таких, как усреднение или статистическая регрессия, или по отклонениям графика, если имеющиеся данные неадекватны. При к — 1 уравнение представляет собой равномерно изменяющуюся модель.

Подавляющее большинство всех экономических решений, а также, как правило, и всех политических и социальных решений, принимаются на основе использования простейших моделей, подобных рассмотренным. Нетрудно понять, почему так проис­ходит: Простейшие модели либо являются прямолинейными, либо представляют со­бой модифицированные проекции настоящего или недавнего прошлого. Поэтому для

большинства краткосрочных прогнозов они являются наиболее легко осуществимыми способами прогнозирования, так как они просты в применении и требуют минимума информации для расчета.

Анализ временных рядов
Временные ряды состоят из значений, соответствующих определенным точкам или периодам. Такие упорядоченные во времени показатели, как объем продаж, объем производства и цены представляют собой временные ряды. Простая линей­ная диаграмма является наиболее простым графическим инструментом для постро­ения временных рядов. При этом зависимая переменная — объем продаж, объем производства и цены — откладывается по оси ординат, а независимая переменная -время, выраженное в годах, месяцах или других единицах измерения, — по оси абсцисс.

Почему для временных рядов типична флуктуация? Ответ на этот вопрос обычно состоит в том, что в экономических временных рядах обычно присутствуют четыре источника вариации:

тренд (Г);

сезонные изменения (S); циклические изменения (С); иррегулярные силы (I).

Тренд представляет собой долговременное увеличение или уменьшение ряда. Се­зонные изменения вследствие погодных условий и привычек проявляются примерно в одно и то же время года (например, Новый год, Пасха и другие праздники, во время которых делаются различные покупки).

Циклические изменения, охватываю­щие периоды в несколько лет, отражают уровень экономического подъема и спада. И, наконец, иррегулярные события, такие, как забастовки, войны и бойкоты, непо­стоянны в своем влиянии на отдельные ряды, но, тем не менее, их необходимо учитывать.

Из четырех сил, действующих на экономические временные ряды, сезонный фак­тор достаточно, легко определить и предсказать. Иррегулярный фактор непредсказуем, но его можно устранить путем сглаживания, например способом скользящего средне­го.

Поэтому тренд, который представляет собой постепенное увеличение или умень­шение, и циклические изменения которого, весьма вероятно, рекурренты, привлекает основное внимание экономистов, применяющих анализ временных рядов для состав­ления прогнозов.

Так как расчет тренда первоначально требует устранения сезонного влияния, вна­чале рассмотрим сезонные изменения и их корректировку, а затем обсудим вопросы трендовых проекций и циклического анализа.

Сезонные изменения и метод скользящего среднего. Сезонные изменения обычно могут быть учтены в прогнозе с помощью сезонного индекса, который может быть рас­считан по методу скользящего среднего.

Скользящее среднее рассчитывается путем сум­мирования значений за каждый период в течение некоторого выбранного промежутка времени и последующего деления полученной суммы на количество периодов. Ис­пользуя данные, представленные в табл. 9.

1, мы покажем, как рассчитать скользящее среднее и определить сезонный индекс.

.1, вначале необходимо перегруппировать так, как показано в табл. 9.2, после чего рассчитать четырехпериодные скользящие сред­ние, центрированные скользящие средние и сезонные индексы. Результаты этих рас­четов также представлены в табл. 9.2. Они получены при помощи четырехшаговой процедуры.

Таблица 9.1

Квартал 1985 1986 1987 1988 1989
1 $190 $280 $270 $300 $320
2 370 420 360 430 440
3 300 310 280 290 320
4 220 180 190 . 200 220
Итого $1080 $1190 $1100 $1220 $1300

Табл ица 9.2

Скользящие средние и квартальные сезонные индексы

Квартал

Четырех- Центрированное

периодное скользящее

скользящее среднее
среднее

Сезонный индекс

Шаг 1. Скользящее среднее за четыре периода рассчитывается с помощью после­довательного набора объемов продаж за четыре квартала, начиная с первых четырех кварталов 1-го года:

190 + 370 + 300 + 220 _ 370 + 300 + 220 + 280 _

4 4

300 + 220 + 280 + 420 _ 3Q5 220 + 280 + 420 + 310 _ 30?
4 ' 4

и т.д. Обратим внимание, что каждое последующее вычисление не включает самый первый квартал и добавляет следующий квартал.

Шаг 2.Как показано пунктирной линией в табл. 9.2, четырехпериодные скользя­щие средние, полученные на шаге 1, расположены между квартальными данными, однако нас это не устраивает. То, что нам нужно, — это скользящие средние, располо­женные в центре квартальных данных.

Для того чтобы получить их, нужно рассчитать центрированные скользящие средние. Как отмечено сплошной линией, обведенной во­круг первых двух четырехпериодных скользящих средних, центрированное скользящее среднее для каждого квартала рассчитывается как среднее каждой последовательной пары четырехпериодных скользящих средних, т.е.

270 + 292 292 + 305 ' 305 + 307 …

= 281: = 298; = 306 и т.д.

2 2 2

Шаг 3. Сезонные индексы рассчитываются путем деления фактического объема продаж за соответствующий квартал на центрированное скользящее среднее за тот же период:

300 220 280

Qyms= Ш= 1.07; Q4/1985 = — = 0,74; Q1/1986 = _•= 0,91 и т.д.

Шаг 4. Упорядочить сезонные индексы поквартально и рассчитать средний сезон­ный индекс для каждого квартала. В табл. 9.3 представлены результаты такого расчета.

Та б л ица 9.3

Данные для расчета регулируемых сезонных индексов

Годо,о2о,о.
1985 1,07 0,74
1986 0,91 1,39 1,04 0,63
1987 0,98 1,32 1,00 0,66
1988 1,00 1,42 0,94 0,64
1989 1,01 1,37
Всего 3,90 5,50 4,05 2,67
Средний сезонный индекс 0,98 1,38 1,01 0,67

Шаг 5. Так как цифры, представленные в табл. 9.3, являются просто приблизи­тельными оценками значений сезонных индексов, может быть, можно уточнить их с

помощью некоторых корректировок. Во-первых, надо произвести норматизацию — т.е. убедиться, что среднее значение четырех средних сезонных индексов равно 1:

0,98 + 1,38 + 1,01 + 0,67 4

Эта небольшая погрешность может быть компенсирована путем уменьшения каж­дого квартального значения на 0,0025. Тем не менее лучше исследовать значения сезонных индексов на наличие тренда или других закономерностей распределения. Данные, представленные в табл. 9.

3, показывают, что (?, возрастает, Q2колеблется до­вольно закономерно относительно среднего значения 1,375, Qvпохоже, убывает, a QA вначале резко падает, а затем колеблется вверх-вниз довольно закономерно в узком интервале.

Эти изменения должны быть выявлены и включены в скорректированный сезонный индекс.

Хотя существуют и более формальные методы, мы воспользуемся методом «глаза». Это значит, что мы постараемся скорректировать сезонные индексы вверх и вниз или выявить тренды, сохраняя при этом среднее значение для четырех индексов равным 1. Результат представлен далее.

Источник: http://userdocs.ru/ekonomika/11842/index.html?page=45

Проблемы прогнозирования

Барометрические методы: В то время как механические методы прогнозирования, особенно анализ

Существует мнение, что макроэкономические колебания обусловлены тем, что фирмы принимают ошибочные решения в силу их недостаточной информированности о состоянии рынков и макроэкономической обстановки в целом.

Эти ошибки, накапливаясь, приводят в конце концов к спаду. В прошлом, возможно, так и было, так как статистика находилась в зачаточном состоянии. Постепенно экономическая информация расширялась, а периодические спады (т.е.

цикл) не исчезали, хотя размах колебаний снизился.

Никакой информационный прогресс и никакие индивидуальные усилия фирм не устранили ни сам цикл, ни периодичность спадов, хотя в отдельные периоды спады могли быть настолько слабыми, что цикл торжественно «хоронили». Однако вскоре он возвращался.

Для государства, как и для отдельных экономических агентов очень важно иметь представление о том, в какой фазе будет находиться экономика в ближайшем и отдаленном будущем. Это нужно для составления бюджета, для планирования экономической стратегии и т.д. Этим целям служит экономическое прогнозирование.

Прогнозирование представляет собой процесс разработки научных предсказаний по поводу будущих общеэкономических и рыночных условий.

Прогнозирование служит основой для принятия решений государством и фирмами.

Существуют различные прогностические методы. Для макроэкономических прогнозов особенно часто используются:

· Барометрические прогнозы – предсказания будущих значений макроэкономических переменных, исходя из текущих значений статистических данных.

· Метод «затраты-выпуск».

· Эконометрические методы (системы уравнений, связывающих различные макроэкономические агрегаты; которые могут включать от одного до нескольких сотен уравнений). Это самые перспективные методы. Однако пока наиболее достоверные результаты дают барометрические прогнозы.

(Следует подчеркнуть, что ни один прогностический метод не является абсолютно точным).

Барометрическое прогнозирование опирается на анализ поведения различных макроэкономических агрегатов, которые по-разному себя ведут в течение цикла:

· Проциклическиеагрегаты. Их значения в фазе подъема растут, в фазе спада падают. Например, ВВП, загрузка производственных мощностей, денежные агрегаты – М1, М2, уровень цен (точнее, темп инфляции ).

· Контрциклические агрегаты. Ведут себя наоборот: во время подъема сокращаются, в фазе спада растут. Например, уровень безработицы, число банкротств.

· Ациклические агрегаты. Ведут себя независимо от фазы цикла. Например, общий объем экспорта.

С другой стороны, согласно классификации NBER (национальное бюро экономических исследований) США, составленной на основе динамики более тысячи экономических показателей США и Западной Европы с 70-х годов XIX в. по сороковые годы XX в., различают три типаэкономических показателей (индикаторов) экономической активности:

1. Совпадающие (coincident) –изменяются одновременно и в соответствии с изменением экономической активности (уровень реального ВВП, уровень безработицы, объем промышленного производства, уровень личных доходов и т.д.) Ими,собственно, и определяют фазы экономического цикла.

2. Запаздывающие(lagging) – достигают соответственно максимума или минимумапосле пика или посленизшей точки экономической активности (инвестиции, ставки процента коммерческих банков).

3. Опережающие (leading) — достигают максимума (соответственно минимума)до достижения пика (или до достижения низшей точки) экономической активности.

Одним из инструметов, который NBER использует для прогнозирования будущего изменения реального ВВП, является месячный индекс группы переменных, который назвали «Индексом опережающих индикаторов».

Этот индекс рассчитывается на основе 11 составляющих :

1)Средняя продолжительность рабочей недели (когда она¯, экономическая активность ¯, т.е. это проциклический индикатор).

2)Первичные заявки на получение пособия по безработице (контрциклический: ­, когда экономическая активность¯).

3)Новые заказы на поставку потребительских товаров (проциклический).

4)Цены рынка акций (проциклический), однако обладающий определенной спецификой: снижение цен рынка акций может не только свидетельствовать о начале спада, но и вызвать падение ВВП, т.е. ускорить или вызвать спад.

5)Контракты и заказы на новые машины и оборудование (проциклический).

6)Число лицензий на строительство жилья (проциклический).

7)Функционирование оптовой торговли. (Контрциклический: если деятельность оптовых торговцев улучшилась с точки зрения своевременной поставки покупателям факторов производства, то это свидетельствует о сокращении спроса со стороны бизнеса, а следовательно, о скором начале спада).

8)Изменение портфеля заказов на товары длительного пользования (проциклический).

9)Изменение цен некоторых видов сырья (проциклический).

10)Предложение денег (проциклический).

11)Индекс потребительских ожиданий (проциклический — построен исследовательским центром Мичиганского университета: падение уверенности потребителей, обозначенное этим индексом, предвещает сокращение потребительских расходов, а следовательно, и ВВП).

Важно иметь в виду:

Ни один из этих индикаторов в отдельности не может предсказать будущее развитие экономики.

Индекс опережающих индикаторов (ИОИ) рассчитывается Министерством торговли США как средневзвешенный или сводный индекс этих 11 компонентов.

Принято считать, что если на протяжении трех следующих друг за другом месяцев наблюдается повышение (или падение) значение ИОИ, то экономика вскоре будет развиваться в том же направлении.

Опыт использования ИОИ противоречив: иногда прогноз оправдывался, иногда информция оказывалась ложной. В лучшем случае его можно назвать полезным, но недостаточно надежным инструментом.

Не нашли то, что искали? Воспользуйтесь поиском:

Источник: https://studopedia.ru/17_113202_sovremennie-teorii-makroekonomicheskih-kolebaniy.html

Методы прогнозирования Механическая экстраполяция Простейшие модели Анализ временных

Барометрические методы: В то время как механические методы прогнозирования, особенно анализ

Методы прогнозирования: Механическая экстраполяция Простейшие модели Анализ временных рядов Барометрические методы Опережающие показатели Составные индексы Диффузные индексы Сбор мнений и обзоры целей

Методы прогнозирования: Барометрические методы Основание: будущее может быть предсказано на основе событий в настоящем времени Используются статистические индикаторы – избранные временные ряды, которые служат барометрами экономических изменений

Методы прогнозирования: Барометрические методы Типы показателей: Совпадающие показатели – это показатели, изменяющиеся примерно в фазе с экономикой в целом, являющиеся мерой экономической активности (количество занятых в отраслях, производство и торговля) Опережающие показатели – отражают будущее изменение тренда экономики в целом (изменение цен на материалы, индекс цен на акции, количество денег в обращении, заключение контрактов или торговые соглашения) Отстающие показатели – показатели, отстающие от развития экономики (Цена труда, средняя банковская ставка, коммерческие и промышленные займы)

Методы прогнозирования: Барометрические методы Типы показателей: Отстающие показатели начинают падать перед (совпадающий показатель) Показатели опереженияначинают движение соглашения (опережающий ЕХ: текущий уровень совпадающих торговые вверх или вниз пиками и ЕХ: заключение контрактов или показателей синхронны с с некоторой Поворотные точки торговли и производства пиком деловой задержкой активности текущий уровень экономической активности устанавливает и возрастать перед достижением дна деловой активности показатель) ведут к повышению экономической активности дном деловой активности

Опережающие показатели не всегда являются действительно опережающими показатели показывают лишь Опережающие направление изменения, но ничего не говорят о величине Их использование очень ограничено…. . Существует два улучшенных статистических показателя, которые часто используются при прогнозировании:

Методы прогнозирования: Барометрические методы Составные индексы: Являются средневзвешенным нескольких отдельных опережающих показателей Диффузионные индексы: Отражает процент опережающих показателей, которые возрастают в определенный момент времени Вспомогательные средства всестороннего изучения и анализа экономических явлений

Составные индексы: Являются средневзвешенным нескольких отдельных опережающих показателей Индекс опережающих индикаторов — Leading indicators index (LEI) ежемесячный средневзвешенный индекс следующих опережающих показателей: производственные заказы; заявки на пособия по безработице; показатели денежной массы М; средняя рабочая неделя; разрешения на строительство; цены на основные акции; заказы на товары длительного пользования; индекс потребительского доверия. Индекс ведущих индикаторов характеризует развитие экономики в течение последующих шести месяцев. Согласно эмпирическому правилу, выход значения индекса в отрицательную область в течение трех месяцев подряд является индикатором замедления развития экономики страны.

Составные индексы: Являются средневзвешенным нескольких отдельных опережающих показателей Источник: http: //www. opec. ru/1243034. html

Диффузионные индексы: Отражает процент опережающих показателей, которые возрастают в определенный момент времени ЕХ: если существует 10 опережающих показателей и семь из них в настоящее время возрастают, то диффузионный индекс составит 7/10 или 70% Если диффузионный индекс составляет > 50%, то прогнозируется подъем экономики, если < 50%, то ожидается экономический спад

Методы прогнозирования: Сбор мнений и обзоры целей Субъективный метод прогнозирования: опрос индивидов об их ожиданиях и намерениях относительно будущей экономической деятельности

Методы прогнозирования: Сбор мнений и обзоры целей Обзоры экономических целей Исследования в области прогнозирования экономической деятельности: 1.

Обзоры целей руководителей предприятий относительно доли затрат на производство и промышленное оборудование 2. Обзоры финансовых и покупательных планов потребителей 3.

Обзоры планов руководителей относительно производственных запасов ЕХ: Индекс деловой активности Индекс потребительских настроений

Методы прогнозирования: Механическая экстраполяция Простейшие модели Анализ временных рядов Барометрические методы Опережающие показатели Составные индексы Диффузные индексы Сбор мнений и обзоры целей

Источник: https://present5.com/metody-prognozirovaniya-mexanicheskaya-ekstrapolyaciya-prostejshie-modeli-analiz-vremennyx/

Scicenter1
Добавить комментарий